이용자가 직접 참여하여 질의를 제공하고 응답을 하면서 공동으로 지식을 생산해내는 형태의 정보서비스는 응답된 내용이 축적되어 가면서 새로운 대용량 정보검색 분야로 성장하고 있다. 이 연구에서는 질의와 응답이 결합되어 있는 질의응답문서의 구조적 특성을 반영하여 질의응답문서의 효율적인 이용 방안을 도모하고자, 문서 구성요소인 질의제목, 질의설명, 응답내용을 기반으로 클러스터를 자동 생성하여 수작업 주제 범주와 비교한 후 각 구성요소의 주제 표현 성능을 평가하였다. 실험 결과 응답내용 클러스터링 결과가 수작업 결과와 가장 유사한 것으로 나타나 응답내용이 문서의 주제를 표현하는데 효과적인 것으로 분석되었다.
대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.860-879
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2002
Traditionally, Geographical Information Systems can only process spatial data in a procedure-oriented way, and the data can't be treated integrally. This method limits the development of spatial data applications. A new and promising method to solve this problem is the spatial structural query language, which extends SQL and provides integrated accessing to spatial data. In this paper, the theory of spatial structural query language is discussed, and a new geographical data model based on the concepts and data model in OGIS is introduced. According to this model, we implemented a spatial structural query language G/SQL. Through the studies of the 9-Intersection Model, G/SQL provides a set of topological relational predicates and spatial functions for GIS application development. We have successfully developed a Web-based GIS system-WebGIS-using G/SQL. Experiences show that the spatial operators G/SQL offered are complete and easy-to-use. The BNF representation of G/SQL syntax is included in this paper.
본 논문에서는 XML 데이타를 릴레이션으로 분할 저장할 경우, 분할된 XML 데이타로부터 질의 결과 XML 문서를 재구성하는데 소모되는 질의 처리비용을 줄이기 위한 구조적 중복 방법을 소개한다. 기본 아이디어는 주어진 질의 패턴을 분석하여, 적절한 데이타들을 중복시킴으로서 질의 처리 성능을 향상시키는 것이다. 이러한 구조적 중복 방법으로 실질적으로 유효할 수 있는 ID, VALUE, SUBTREE의 세 가지 유형의 특성을 분석하였다. 본 논문에서는 추가적으로 주어진 XML 데이타와 질의들이 매우 크고 복잡할 경우 최적의 중복 집합을 팎는 것이 매우 어려운 작업이 될 수 있으므로, 이를 위한 경험적 탐색 방법을 소개한다. 마지막으로 몇 가지 실험을 통하여, 중복 데이타를 사용함으로 발생하는 XML 질의 처리비용과 제안된 탐색 방법의 효율성을 분석한다. 중복 데이타를 사용함으로 XML 판독 질의는 빨라지지만, XML 갱신 질의는 중복 데이타의 갱신 일관성 비용 때문에 느려지는 것은 당연하다. 하지만 실험 결과는 매우 과도한 갱신 비용의 경우에도 in-place ID 중복은 효율적이며, 갱신 비용이 매우 과도하지만 않다면 multiple-place SUBTREE 중복은 판독 질의 처리 성능을 크게 향상시킬 수 있음을 보여주었다.
오늘날 인터넷의 발달과 함께 XML이 많이 사용됨에 따라, XML 저장소와 질의 처리에 관한 연구가 활발하게 이뤄지고 있다. XML에서는 경로 질의를 사용하는데, 이러한 경로 질의를 효과적으로 처리하기 위하여 여러 가지 색인 기법들이 연구되었다. 최근에는 구조 조인 기법이 각광을 받고 있다. 구조 조인 기법은 엘리먼트들의 포함 관계를 살펴 질의를 처리한다. 특히 문서 전체에 대한 탐색을 하지 않고 해당하는 엘리먼트들의 역색인 리스트만을 비교하여 질의 처리를 수행하는 장점을 갖는다. 하지만 구조 조인 기법은 실제 질의 결과에 포함되지 않는 불필요한 엘리먼트들도 탐색해야 하는 비효율성을 가진다. 따라서 본 논문에서는 구조 조인 기법의 성능을 개선하는 레벨 구조 조인 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 경로 질의 내 엘리먼트 사이의 관계 정보와 XML 문서 내의 엘리먼트들의 레벨 분포 정보를 이용한다. 이를 통해 구조 조인을 수행할 때, 비교되는 역색인 리스트 내의 모든 엘리먼트들이 아닌, 특정 레벨에 해당하는 엘리먼트들만을 이용하여 비교를 수행함으로써 질의 처리의 속도를 향상시킬 수 있다.
VOQL* query language, recently proposed, is a visual language for object-oriented databases. It is based on Ven Diagram and graph, so that the underlying schema structure can be naturally implied in query expressions. In VOQL*, structural relationship among the objects used in a query expression is represented graphically and thus it has formal semantics that can be inductively defined, as well as it can be used with ease. In this paper, we proposed revised VOQL* and introduced its query processor, InQs(Intelligent Querying System). While retaining the merit of VOQL* that it allows the structural relationship among the objects to be represented visually, the revised VOQL* has another merit that users can formulate a query interactively using various forms supplied by InQs. As a query processor that translates queries in revised VOQL into those in ODMG OQL, InQs provides an environment in which users express queries in revised VOQL* and then the system automatically translates them into those in ODMG OQL. Translation algorithm of InQs is much simpler and intuitive than other algorithms used in QUIVER and other systems, since it reflects the formal semantics of VOQL*, which is defined inductively.
인터넷 상에서 정보 표현 및 교환의 표준으로 XML이 대두되면서 데이타베이스 연구 분야에서는 XML 질의 처리에 대한 중요성이 커지고 있다. 그리고 과거 몇 년간 빠른 XML 질의 처리를 위해 XISS, XR-트리와 같은 구조적 XML 질의 처리 기법이 제안되었다. 하지만 구조적 XML 질의 처리는 가지 경로 질의 처리를 위해 많은 조인 비용이 요구되는 문제를 가지고 있다. 최근에는 구조적 XML 질의 처리 기법의 조인 문제를 해결하기 위해 ViST와 PRIX와 같은 시퀀스 매칭 기반의 XML 질의 처리 기법이 제안되었다. 시퀀스 매칭 기반의 XML 질의 처리 기법은 가지 경로 질의를 다수의 부질의로 분리하지 않고 질의 시퀀스가 문서 내에 포함되는지만 비교하기 때문에 조인 비용이 요구되지 않는 장점을 가지고 있다. 하지만 ViST는 최적화되지 못한 번호부여 기법을 사용함으로써 질의 처리 시 구조 관계를 정확하게 판단하지 못하고, PRIX는 질의와 문서의 NPS와 LPS를 비교하는데 많은 비용이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 XML 질의 처리 성능 향상을 위해 상향식 질의 처리를 사용하는 효율적인 시퀀스 매칭 기법을 제안한다. 또한 본 논문의 성능 평가에서는 제안하는 기법을 ViST PRIX와 비교하여 제안하는 기법이 와일드-카드('*'와 '//')를 포함하는 선형 경로 질의뿐만 아니라 가지 경로 질의 처리에 대해 향상된 성능을 나타냄을 보인다.
XML 데이타를 대상으로 선형 질의나 가지모양 질의 같은 복잡한 질의가 많이 연구되고 있다. 이와 같은 질의를 처리하기 위해 XML 데이타를 구조정보에 의해 미리 인코딩한 후, 질의 처리시 구조정보를 이용하여 빠르게 질의를 수행하는 구조 조인 알고리즘들이 제안되었다. 그 중 최근에 제안된 TwigStack 알고리즘과 TSGeneric 알고리즘은 각각 인덱스가 없는 환경과 있는 환경에서 수행시간이 입력 데이타의 양과 비례하는 최적의 성능을 보여주었다. 하지만 이들 알고리즘은 질의의 길이(질의에 나타난 엘리먼트 개수)에 비례하여 입력데이타의 양이 증가하고, 따라서 수행시간이 길어진다는 제한점이 있다. 이 논문에서는 기존의 구조 조인 알고리즘들에 구조 인덱스를 결함한 세그먼트 조인 기법을 제안한다. 이 기법은 질의 노드와 노드 간의 구조 조인과는 달리, 구조 인덱스를 이용하여 일련의 질의 노드들을 하나의 세그먼트로 식별한 후 세그먼트와 세그먼트 사이의 조인을 수행한다. 그 결과 세그먼트마다 하나의 질의 노드만을 읽음에 의해 질의를 처리할 수 있게 되어 수행성능이 향상된다. 다양한 데이타셋에 대해 인덱스가 없는 환경에서 실험 결과, 세그먼트 조인 기법을 적용한 SegmentTwig 알고리즘은 TwigStack 알고리즘보다 우수한 성능을 보였다.
질의응답문서는 이용자가 입력한 질의, 질의설명, 답을 아는 다른 이용자가 제시한 응답으로 구성된 구조화된 문서로서, 최근 웹 문서처럼 검색이 일반적으로 일어나고 있는 정보원이다. 이 연구에서는 질의응답문서의 구조적 특성을 기반으로 질의를 재생성하여 질의응답문서의 검색효율을 향상시키고자 하였다. 질의재생성 실험에서 성능이 비교된 문서구조는 질의와 응답내용이다. 질의를 기반으로 질의를 재생성하는 방식에서는 질의응답검색 시스템에 입력되어 있는 유사질의를 활용하여 클러스터링하는 기법이 적용되었다. 응답정보를 기반으로 질의를 재생성하는 방식에서는 가장 유사한 기존 질의에 대해 응답된 내용에서 단락검색으로 적합한 문장들을 선정하여 활용하는 기법이 적용되었다. 실험 결과 응답정보를 활용하여 질의를 재생성하는 방식이 정확률은 유지하면서 더 다양한 검색결과를 제공하는 것으로 나타났다.
일반적으로 XML 데이터는 트리 형태의 계층적인 구조를 가지고 있으며, XML 데이터의 저장 및 검색도 이러한 특성을 반영한다. 따라서 XML 데이터를 데이터베이스화 할 때에 XML 엘리먼트 간의 이러한 계층 관계를 반영하여 XML 데이터를 구조화하여 저장하고, 사용자의 검색을 지원하기 위해서는 질의에 명세 된 엘리먼트 구조 간의 계층 관계를 계산하여 처리하는 방법이 필요하다. 구조적 조인(structural joins) 연산은 이 문제의 한 해결책으로서 노드 번호 매기기 방식(node numbering scheme)에 기반한 XML 데이터베이스에 대하여 효율적인 계층 관계 연산 기법을 제시하고 있다. 하지만 계층 관계가 복잡하게 중첩되어 있는 트리 구조의 XML 질의를 처리하려면 여전히 다수의 구조적 조인을 수행해야 하기 때문에 질의 처리 비용이 많이 드는 또 다른 문제를 갖게 된다. 이에 본 논문에서는 선행 연구에서 제안된 트리 구조의 XML 질의 처리시에 필요한 다수의 중첩된 구조적 조인들의 수행비용을 효과적으로 줄이기 위한 사전 처리 방법으로서 동등 클래스 개념을 적용한 정규 표현식(regular expression)으로 된 경로 질의(path query)의 길이를 단축하는 경로식 단축 알고리즘을 소개하며 특히 분기 노드(branch node)가 포함된 경로식 단축 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘이 XML 경로식 질의 처리 시간을 평균적으로 1/3로 단축할 수 있음을 실험을 통해서 확인한다.
현재 가장 많이 사용되는 단백질 구조 예측 방법은 비교 모델링 (comparative modeling) 방법이다. 비교 모델링 방법에서의 정확도를 높이기 위해서는 alignment의 정확도 역시 매우 필수적으로 필요하다. 비교 모델링 과정 중의 fold-recognition 단계에서 alignment의 정확도에 의해 template을 고르는 방법은 단지 가장 비슷한 template을 선택하는 방법에 비해 주목을 받지 못하고 있다. 최근에는 두 가지의 alignment에 사이의 shift 정보를 바탕으로 한 shift score라는 수치가 alignment의 성능을 표현하기 위해서 개발되었다. 우리는 더 정확한 구조 예측의 첫걸음이 될 수 있는 shift score를 예측하는 방법을 개발하였다. Shift score를 예측하기 위해 support vector regression (SVR)이 사용되었다. 사전에 구축된 라이브러리 안의 길이가 n 인 template과 구조를 알고 싶은 query 단백질 사이의 alignment는 n+2 차원의 input 벡터로 변환된다. Structural alignment가 가장 좋은 alignment로 가정되었고 SVR은 query 단백질과 template 단백질의 structural alignment과 profile-profile alignment 사이의 shift score를 예측하도록 training 되었다. 예측 정확도는 Pearson 상관계수로 측정되었다. Training 된 SVR은 실제의 shift score와 예측된 shift score 사이에 0.80의 Pearson 상관계수를 갖는 정도로 예측하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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